Matplotlib
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫,可以繪製出高品質的折線圖、散佈圖、長條圖、長條圖等等。它也是許多其他視覺化函式庫的基礎。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show()
Seaborn
Seaborn 是基於 Matplotlib 的 Python 資料視覺化函式庫,專門用於繪製統計圖形,如熱圖、小提琴圖、帶誤差線的折線圖等等。
import seaborn as sns import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=df)
Plotly
Plotly 是一個互動式資料視覺化函式庫,可以繪製出高品質的折線圖、散佈圖、3D 圖形等等。它支援多種程式語言,如 Python、R、JavaScript 等等。
import plotly.graph_objs as go import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y)) fig.show()
Bokeh
Bokeh 是一個互動式資料視覺化函式庫,也支援多種程式語言,如 Python、R、JavaScript 等等。它可以繪製出高品質的折線圖、散佈圖、長條圖、長條圖等等。
from bokeh.plotting import figure, show import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) p = figure(title='Sine Wave') p.line(x, y, legend_label='Sine') show(p)
Altair
Altair 是一個基於 Vega-Lite 的 Python 視覺化函式庫,可以快速輕鬆地繪製出高品質的折線圖、散點圖、長條圖等等。
import altair as alt import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') alt.Chart(df).mark_bar().encode( x='year', y='sales', color='region' )
ggplot
ggplot 是一個基於 R 語言中的 ggplot2 函式庫的 Python 視覺化函式庫,可以繪製出高品質的散佈圖、長條圖、箱型圖等等。
from ggplot import * import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') ggplot(df, aes(x='date', y='value', color='variable')) + \ geom_line() + \ theme_bw()
Holoviews
Holoviews 是一個Python 視覺化函式庫,可以建立互動式的資料視覺化,支援多種類型的視覺化圖形,如折線圖、散點圖、長條圖、熱力圖等等。
import holoviews as hv import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) hv.extension('bokeh') hv.Curve((x, y))
Plotnine
Plotnine 是一個基於 Python 的 ggplot2 函式庫的視覺化函式庫,它可以創建高品質的資料視覺化圖形,如散點圖、長條圖、線圖等等。
from plotnine import * import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') (ggplot(df, aes(x='year', y='sales', fill='region')) + geom_bar(stat='identity', position='dodge'))
Wordcloud
Wordcloud 是一個用於產生詞雲的 Python 函式庫,可以將文本中出現頻率高的詞彙以圖形的方式展示出來。
from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt text = "Python is a high-level programming language" wordcloud = WordCloud().generate(text) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show()
Networkx
Networkx 是一個用於建立、操作和視覺化複雜網路的 Python 函式庫。它支援創建多種類型的網路結構,如有向圖、無向圖、加權圖等等。
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_edge('A', 'B') G.add_edge('B', 'C') G.add_edge('C', 'D') G.add_edge('D', 'A') pos = nx.spring_layout(G) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=500) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos) plt.axis('off') plt.show()
以上是Python可視化最常使用的工具有哪些的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在遊戲和GUI開發中表現出色。 1)遊戲開發使用Pygame,提供繪圖、音頻等功能,適合創建2D遊戲。 2)GUI開發可選擇Tkinter或PyQt,Tkinter簡單易用,PyQt功能豐富,適合專業開發。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。Python以简洁和强大的生态系统著称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

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Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

兩小時內可以學到Python的基礎知識。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制結構如if語句和循環,3.了解函數的定義和使用。這些將幫助你開始編寫簡單的Python程序。

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